Garimpando o negócio das empresas (Mining Everyones Business) WASSERMAN, KHERMOUCH E GREEN (2000) Resumo e apresentação preparados pelo Prof. Alexandre Reis Graeml

Você poderia imaginar que... uma quantidade significativa de idosos (acima de 62 anos) compra CDs de rap ?... para seus netos.

3 A mineração de dados está começando a deslanchar devido: n ao aparecimento de softwares de prateleira com este objetivo n aos bancos de dados gerados pela Internet n às estórias de sucesso que, em alguns casos, acabaram se transformando em verdadeiros "mitos organizacionais"

Você poderia imaginar que... Uma das grandes contribuições da mineração de dados decorre de os computadores e sistemas não estarem comprometidos, necessariamente, com paradigmas ou trajetórias de sucesso, cegando as empresas para oportunidades. Haveria pouco motivo para uma empresa do ramo musical questionar a suposição do senso-comum de que pessoas idosas não compram discos de rap. Mas a "garimpagem" de dados relacionados a compras recentes indicaram uma proporção significativa de pessoas com idade superior a 62 anos de idade interessadas no gênero.

Uma definição simplista... A mineração de dados é uma busca através de grandes quantidades de dados transacionais por padrões/conexões estatisticamente relevantes. Ela responde perguntas que você não seria capaz de formular, por não conhecer o assunto na profundidade necessária. MAS: há pouca evidência conclusiva até o momento de que a mineração de dados realmente funcione.

Histórico Tudo começou com inteligência artificial. Nos anos 60 e 70 um ramo da pesquisa de computadores era fazer os computadores pensar mais como seres humanos. Os programas de IA pretendiam utilizar os dados compilados para simular as capacidades de raciocínio humanas. Longe dos holofotes, algumas empresas passaram a tentar utilizar os grandes bancos de dados para encontrar correlações que pudessem ser exploradas para ganhar vantagem competitiva de marketing.

Uma definição mais elaborada... A mineração de dados é a atividade de extração de informações, cujo objetivo é descobrir fatos escondidos contidos nas bases de dados. Utilizando uma combinação de aprendizado de máquina, análise estatística, técnicas de modelamento e tecnologia de banco de dados, a mineração encontra padrões e relacionamentos sutis nos dados e infere regras que permitem a predição de resultados futuros, em aplicações como segmentação de mercado, definição de perfil de clientes, detecção de fraudes, avaliação de promoções e análise de crédito.

Quem está utilizando... Não é de surpreender que os setores que mais têm avançado no uso de mineração de dados sejam aqueles que dispõem de acesso direto a uma ampla gama de dados transacionais, destacando-se os varejistas, serviços financeiros e operadoras de telecomunicações. A base de dados do Wal-Mart possuía 43 terabytes em 1998, perdendo apenas, em tamanho, para a base do Pentágono. (para fins de comparação, em meados de 1999, haviam 100 TB de informação na Internet e pelo menos 170 DWH com mais de 1 TB no mundo)

Quem está utilizando... Essas empresas podem utilizar a informação obtida para melhor ajustar seus serviços, não apenas para aumentar as vendas, mas também para criar um relacionamento de longo prazo mais favorável com seus clientes.

A questão da privacidade... Dispondo de tantos dados a respeito dos clientes, as empresas passam a incorrer em crescentes riscos de prejudicar sua imagem pelo levantamento de questões associadas à invasão da privacidade das pessoas. Ainda assim, os especialistas parecem concordar que ofertas bem direcionadas e de alto valor agregado, derivadas de esforços de mineração de dados, dificilmente seriam percebidas pelos consumidores como invasão da sua privacidade. De longe, a questão pode parecer ser de privacidade, mas de perto, o importante é a relevância. Em outras palavras: ofertas mal direcionadas parecerão invasão de privacidade, mas as que trouxerem valor para o consumidor não parecerão invasivas.

O impacto da Internet... A Internet permite que as empresas observem não só os dados relacionados a transações efetivadas, mas todos os pontos de interesse para um cliente. Para fazer uma analogia com o que ocorre em uma loja física, é como se fosse possível registrar tudo o que o cliente faz dentro da loja, incluindo o pagamento pelos produtos adquiridos no caixa, mas também todos os itens retirados de uma prateleira para serem examinados, por exemplo, mesmo que não tenham sido comprados. Podem ser registrados eventos e não-eventos.

Limitações da mineração de dados... Ter os dados é importante, mas estabelecer o diálogo com o cliente, para o que não existem modelos, é essencial. Assim, um enorme DWH com excelentes ferramentas de mineração de dados não cria, por si só, vantagem competitiva. A maioria dos sistemas ainda é incapaz de captar rapidamente mudanças cruciais dos consumidores, como uma recolocação profissional, a saída dos filhos de casa, recebimento de heranças.

Desafios adiante... Apesar da proliferação das soluções de mineração de dados, ainda falta evidência da sua real eficácia. Em parte, isto se deve ao fato de as operações fazerem muito segredo em relação aos resultados dos seus projetos, uma vez que as empresas consideram a questão como de importância estratégica. Um outro obstáculo é que as pessoas que acumulam as informações corporativas não são, na maioria dos casos, as mais preparadas para utilizá-las.

Desafios adiante... Mas, talvez o maior problema seja que os segredos extraídos dos dados, caso sejam úteis, ainda assim contradizem as práticas mais arraigadas do setor. Não é fácil agir no sentido de enfatizar estas descobertas tão contra-intuitivas.